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Power BI 실습

Power BI란?

Power BI는 마이크로소프트에서 제공하는 데이터 분석 및 시각화 도구입니다.
기업의 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위해 데이터를 수집·정리·분석하여 시각화하고, 이를 공유할 수 있게 해줍니다.

Power BI의 구성 요소

Power BI Desktop: Windows용 데스크탑 애플리케이션
Power BI Service: 웹 기반 SaaS 서비스
Power BI Mobile: 모바일 앱(iOS/Android 지원)

Power BI의 작업 흐름

Power BI Desktop
- 데이터 연결
- 데이터 전처리
- 데이터 모델링
- 시각화 및 보고서 작성
Power BI Service
- 게시 및 대시보드 생성
- 공유 및 자동 새로고침
Power BI Mobile
- 모바일 환경에서 대시보드/보고서 접근

Power BI의 장점

다양한 원본 데이터 연결 및 통합
대시보드를 통한 실시간 데이터 모니터링
클라우드를 통한 자동 새로 고침 및 협업
수작업 감소 및 비용 절감
모바일 최적화 지원

Power BI Desktop 작업 단계

1. 데이터 연결

80개 이상의 데이터 원본 지원
로컬 파일, 클라우드, DB 등 연결 가능

2. 데이터 변환 (전처리)

Power Query 편집기 사용
결측값 처리, 열 필터링, 형식 변경 등 가능

3. 데이터 모델링

테이블 간 관계(Relationship) 설정
키 기반 자동 연결
관계형 모델 기반

4. DAX (Data Analysis Expression)

Excel과 유사한 함수 기반 수식 작성
새로운 측정값 및 계산 컬럼 생성
복잡한 분석(전년 대비 성장률 등)에 필수

5. 시각화

다양한 시각적 개체 제공 (차트, 테이블, KPI 등)
대화형 시각화와 사용자 지정 서식 지원
스토리텔링 기반 보고서 구성 가능

6. 게시 및 공유

Power BI Service에 보고서 게시
대시보드 생성 및 구성원과 공유
구독, 알림, 자동 새로 고침 기능 제공

Power BI 설치 및 시작

공식 사이트(powerbi.microsoft.com)에서 설치
Microsoft Store를 통한 설치도 가능
설치 후에는 ‘데이터 보기’, ‘모델 보기’, ‘시각화 캔버스’ 등 다양한 작업 공간 제공

마무리

Power BI는 누구나 쉽게 데이터 기반 보고서를 작성하고 공유할 수 있도록 도와주는 강력한 툴입니다.
본 실습을 통해 데이터 흐름을 익히고, 실제 분석 업무에 활용할 수 있도록 연습하는 것이 중요합니다.

Power BI Desktop 활용 Briefing Document

개요

본 문서는 제공된 4개의 Power BI Desktop 활용 교육 자료(“01 PowerBI Desktop 소개와 시작하기”, “02 데이터 연결과 다루기”, “03 데이터내용 변환 병합 분리”, “04 데이터구조 편집하기”)를 종합적으로 분석하여 주요 내용, 핵심 개념, 중요한 단계들을 요약한 것입니다. Power BI를 처음 접하는 사용자부터 데이터 분석 및 시각화 작업을 수행하려는 사용자를 대상으로 Power BI Desktop의 기본 기능과 활용 방법을 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.

1. Power BI 소개 및 시작하기 (“01 PowerBI Desktop 소개와 시작하기26.pdf”)

1.1. BI (Business Intelligence)란 무엇인가?

BI는 기업이나 조직이 데이터에 기반한 의사결정을 하도록 돕는 애플리케이션과 기술의 집합입니다. 데이터 수집, 정리, 분석, 시각화 등을 통해 효율적인 의사결정을 지원합니다.

데이터 준비: 데이터 원본 수집 및 분석 준비
데이터 마이닝: 대규모 데이터에서 추세 발견
쿼리: 특정 질문에 대한 답변 검색
데이터 시각화: 차트, 그래프 등으로 분석 결과 표현 및 인사이트 도출
보고: 분석 결과 공유 및 의사결정 지원

1.2. Power BI란 무엇인가?

Power BI는 마이크로소프트사의 데이터 분석 및 시각화 서비스입니다. 데이터를 이해하기 쉬운 방식으로 시각화하여 추세나 패턴을 파악하고, 데이터에 대한 질문과 답변을 가능하게 합니다.

다양한 데이터 원본 연결 및 데이터 정리, 분석 수행
시각화 보고서 생성 및 웹/모바일 장치 게시
대시보드 손쉬운 생성 및 구성원 공유

1.3. Power BI의 구성

Power BI는 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

Power BI Desktop: 윈도우 데스크톱 애플리케이션 (데이터 집합 생성, 보고서 작성, Power BI Service 게시)
Power BI Service: 온라인 SaaS 서비스 (대시보드 생성, 손쉬운 공유, 새로 고침 가능)
Power BI Mobile: iOS, Android 등 모바일 장치 지원 (대시보드 및 보고서 보기, 데이터 뷰)

1.4. Power BI의 장점

Power BI를 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

데이터 모델링 및 대시보드를 통한 데이터 모니터링
보고서에서 데이터 분석 및 동료와 손쉬운 공유
자동으로 최신 데이터 유지 및 분석 결과 유지
클라우드를 통한 다양한 데이터 원본 연결 및 분석
데이터에 대한 통찰력 확대 및 빠른 대응
클라우드 사용으로 초기 비용 감소 및 가격 경쟁력 확보
파워 쿼리 편집기를 사용한 데이터 변환

“BI (Business Intelligence)란 무엇인가? 기업이나 조직이 데이터에 기반한 의사결정을 하도록 데이터를 수집, 정리, 분석 및 다양한 시각화 방법을 제공하여 효율적인 의사결정을 하도록 하는 애플리케이션과 기술의 집합이다.”

1.5. Power BI Desktop의 작업 단계

Power BI Desktop은 5단계로 데이터 분석 작업을 수행합니다.

데이터 연결: 로컬 및 클라우드 데이터 원본 연결, 새로운 데이터 원본 추가
데이터 변환 (데이터 전처리): 파워 쿼리 편집기를 사용하여 데이터 정제 및 분석 용이한 형태로 변환
데이터 모델링 (관계 작성, DAX): 데이터 간의 관계 설정, DAX를 사용한 강력한 데이터 분석
데이터 시각화: 다양한 시각적 개체 활용, 대화형 및 스토리텔링식 시각화
Power BI 서비스에 게시: 데이터 세트 및 보고서 게시, 자동 새로 고침 및 최신 데이터 유지

1.6. Power BI Desktop 설치 및 첫 화면

Power BI Desktop은 Microsoft 홈페이지 또는 Microsoft Store를 통해 설치할 수 있습니다. 첫 화면은 리본 메뉴, 보고서/데이터/모델 보기, 캔버스, 페이지 탭 영역, 필터 창, 시각화 창, 필드 창 등으로 구성됩니다.

“Power BI Desktop의 작업 단계 데이터 연결 데이터 변환 (데이터 전처리) 데이터 모델링 (관계작성, DAX) 데이터 시각화 Power BI 서비스에 게시”

2. 데이터 연결과 다루기 (“02 데이터 연결과 다루기51.pdf”)

2.1. 다양한 데이터에 연결

Power BI Desktop은 Excel, CSV, SQL Server, 웹 데이터 등 다양한 데이터 원본에 연결할 수 있습니다. “[홈] 탭 – [데이터 가져오기]”를 통해 원하는 데이터 원본을 선택하고 연결할 수 있습니다.

텍스트/CSV: 쉼표 또는 구분자로 분리된 파일 연결 및 데이터 로드
Excel: 1GB 이하 통합 문서, 30MB 이하 워크시트 가져오기
웹 데이터: 웹 페이지의 테이블 데이터를 가져오기 위해 URL을 사용

2.2. 모델에서 테이블과 필드 변경하기

데이터를 가져온 후 데이터 모델 보기에서 테이블 이름 변경, 열 이름 변경, 데이터 형식 변경 등을 수행하여 데이터 구조를 편집할 수 있습니다.

테이블 이름 변경: [필드] 창에서 테이블 선택 후 더블 클릭 또는 우클릭하여 이름 변경
열 이름 변경: 열 머리글 더블 클릭 또는 우클릭 후 [이름 바꾸기] 선택
포맷 변경: 열 선택 후 [열 도구] 탭의 [서식] 그룹에서 데이터 형식 변경 (숫자, 날짜/시간, 텍스트 등)

2.3. 데이터 Sorting과 Filtering

[데이터] 보기에서 데이터를 정렬하거나 필터링하여 원하는 정보만 표시할 수 있습니다. 열 머리글의 필터 단추를 클릭하여 오름차순/내림차순 정렬 또는 특정 값 필터링을 적용할 수 있습니다.

2.4. 특정 테이블 또는 필드 숨기기

보고서 작성 시 참조하지 않는 테이블이나 필드는 [보고서 뷰에서 숨기기] 기능을 사용하여 숨길 수 있습니다. 테이블 또는 필드 우클릭 후 해당 옵션을 선택합니다.

2.5. 데이터 최신화

데이터 원본의 내용이 변경된 경우 Power BI Desktop에서 테이블별 또는 전체 데이터를 새로 고침하여 최신 상태를 유지할 수 있습니다. 테이블 우클릭 후 [데이터 새로 고침] 또는 [홈] 탭의 [새로 고침]을 클릭합니다.

“➢ 데이터 가져오기로 다양한 데이터에 연결 가능 – Excel, CSV, SQL Server, Facebook, R, Python 등”

3. 데이터 내용 변환, 병합, 분리 (“03 데이터내용 변환 병합 분리44.pdf”)

3.1. 파워 쿼리 편집기

데이터 전처리 작업을 위해 파워 쿼리 편집기를 사용합니다. “[데이터 변환]” 버튼을 클릭하여 실행하며, 데이터 변환, 열 분할/병합/추가 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

3.2. 데이터 만져보기

머리글 사용을 위한 행 제거: “[첫 행을 머리글로 사용]” 기능을 사용하여 첫 번째 행을 열 머리글로 승격시킵니다. 불필요한 행은 “[행 제거]” 기능을 통해 삭제할 수 있습니다.
열 피벗 바꾸기: 행렬의 행 또는 열을 교차하여 값을 표현하는 피벗 테이블과 유사한 “[열 피벗 해제]” 기능을 제공합니다.
Null 값 처리: “[채우기]” 기능을 사용하여 선택한 열의 Null 값을 위 또는 아래의 데이터로 채울 수 있습니다.
값 바꾸기: “[값 바꾸기]” 기능을 사용하여 특정 단어나 기호를 다른 문자열로 변경할 수 있습니다.
날짜 필드에서 정보 추출: 날짜/시간 열에서 연도, 월, 일, 시, 분 등의 정보를 추출하여 새로운 열을 생성할 수 있습니다.

3.3. 열 데이터 다루기

열 나누기: “[열 분할]” 기능을 사용하여 하이픈, 쉼표 등 구분 기호를 기준으로 열을 여러 개로 분리할 수 있습니다.
열 합치기: “[열 병합]” 기능을 사용하여 여러 개의 열을 하나의 열로 결합할 수 있습니다. 결합 시 사용할 구분 기호를 지정할 수 있습니다.
열에서 데이터 추출: “[추출]” 기능을 사용하여 텍스트 값에서 특정 구분 기호 앞/뒤 또는 특정 길이만큼의 데이터를 추출할 수 있습니다.
조건이 부여된 열 추가: “[조건열 추가]” 기능을 사용하여 특정 조건에 따라 다른 값을 갖는 새로운 열을 생성할 수 있습니다.
사용자 지정 열 추가: “[사용자 지정 열]” 기능을 사용하여 사용자가 직접 정의한 DAX 수식을 기반으로 새로운 열을 생성할 수 있습니다.
예제의 열 추가: 기존 열의 패턴을 인식하여 새로운 열을 자동으로 채우는 “[예제의 열]” 기능을 제공합니다.

“➢ 파워 쿼리 편집기를 이용하면 첫 행 머리글 적용이나 열분할, 병합, 추가 등의 데이터 변환을 할 수 있다.”

4. 데이터 구조 편집하기 (“04 데이터구조 편집하기76.pdf”)

4.1. DAX (Data Analysis eXpression) 개요

DAX는 Power BI에서 데이터 모델링 및 분석을 위한 수식 언어입니다. 함수, 연산자, 값을 사용하여 계산된 열이나 측정값을 생성할 수 있습니다.

DAX 구문: 측정값 이름 = 함수(테이블 이름[열 이름])
주요 함수: SUM, AVERAGE, COUNT, RELATED, DIVIDE, FORMAT 등
연산자: 산술 연산자, 비교 연산자, 논리 연산자 등

4.2. 데이터베이스 기본 개념

Dimension 테이블: 모델링 대상 속성을 가진 마스터 테이블 (Primary Key 포함)
Fact 테이블: 판매, 재고 등 이벤트 정보를 기록한 테이블 (Foreign Key를 통해 Dimension 테이블과 연결)
Primary Key: Dimension 테이블의 고유값 열
Foreign Key: Fact 테이블에서 Dimension 테이블과 연결하는 열 (중복 가능)
Relationship: 여러 테이블을 단일 테이블처럼 분석하기 위한 연결 (Cardinality: 1:*, *:1, 1:1, :)

“➢ DAX는 수식 또는 식에서 하나 이상의 값을 계산하고 반환하는 함수, 연산자를 말한다. DAX를 사용하면 기존의 데이터에서 새로운 정보를 컬럼으로 만들 수 있다.”

4.3. Relationship 형성과 추가, 삭제

Power BI는 공통된 열을 기준으로 테이블 간의 관계를 자동으로 감지할 수 있습니다. “[관계 관리]” 화면에서 자동 검색 또는 수동으로 관계를 설정하고 편집할 수 있습니다.

자동 검색: Power BI가 자동으로 관계를 찾고 설정
수동으로 관계 만들기: 테이블과 연결할 열을 사용자가 직접 지정
관계 편집: 카디널리티, 교차 필터 방향 등을 변경

4.4. 측정값 추가하기

측정값은 컨텍스트에 따라 결과가 변경되는 동적 계산 수식입니다. [필드] 창에서 테이블 우클릭 후 “[새 측정값]”을 선택하여 DAX 수식을 작성합니다. 총 매출, 평균 값, 비율 등을 계산하는 데 사용됩니다.

4.5. Category 적용하기

데이터의 의미를 명확하게 하기 위해 데이터 범주를 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 위치 정보가 포함된 열에 “주소” 또는 “위도/경도” 범주를 설정하면 지도 시각화에서 정확한 위치를 표시할 수 있습니다.

4.6. Sorting 적용하기

특정 열을 기준으로 시각적 개체의 정렬 순서를 변경할 수 있습니다. 또한, 텍스트 형식의 월 이름을 논리적인 순서 (예: January, February…)로 정렬하기 위해 숫자 형식의 월 번호 열을 기준으로 정렬할 수 있습니다.

4.7. 데이터 그룹 편집하기

데이터를 의미 있는 그룹으로 묶어 분석할 수 있습니다.

숫자 범주화: 숫자형 데이터를 특정 간격 (Bin)으로 그룹화합니다 (예: 수량 데이터를 10단위로 그룹화).
여러 값 결합: 여러 개의 특정 값을 하나의 그룹으로 묶습니다 (예: 여러 지역을 “수도권”, “경상권” 등으로 그룹화).

결론

제공된 자료를 통해 Power BI Desktop의 핵심 기능과 데이터 분석 및 시각화 프로세스를 이해할 수 있었습니다. 데이터 연결부터 변환, 모델링, 시각화, 그리고 Power BI 서비스 게시까지의 전반적인 흐름을 파악하고, DAX를 활용한 고급 분석과 데이터 구조 편집 방법을 학습함으로써 보다 효과적인 데이터 기반 의사결정 지원이 가능할 것으로 기대됩니다. 지속적인 학습과 실습을 통해 Power BI 활용 능력을 향상시키는 것이 중요합니다.

2025 10